The Formal Safety Assessment (FSA) is a structured and systematic methodology developed by the IMO, aimed at assessing the risk of vessels and recommending the method to control intolerable risks, thereby enhancing maritime safety, including protection of life, health, the marine environment and property, by using risk analysis and cost-benefit assessment. While the FSA has mostly been applied to merchant vessels, it has rarely been applied to a DP vessel, which is one of the special purpose vessels in the offshore industry. Furthermore, most of the FSA has been conducted so far by using the Fault Tree Analysis tool, even though there are many other risk analysis tools. This study carried out the FSA for safe operation of DP vessels by using the Bayesian network, under which conditional probability was examined. This study determined the frequency and severity of DP LOP incidents reported to the IMCA from 2001 to 2010, and obtained the Risk Index by applying the Bayesian network. Then, the Risk Control Options (RCOs) were identified through an expert brainstorming and DP vessel simulations. This study recommends duplication of PRS, regardless of the DP class and PRS type and DP system specific training. Finally, this study verified that the Bayesian network and DP simulator can also serve as an effective tool for FSA implementation.
이 연구는 영재 선발의 심층면접 과정에서 주관적일 수 있고 즉각적인 효과가 약해 자칫 외면되기 쉬운 '인성' 영역에 대한 현장 교사들의 인식을 분석하여 그 반영의 개선 방안을 모색하는 데 목적을 두고 있다. 먼저 영재교사로서의 어려움을 묻는 도입 질문에 대해 전문성과 업무량 과다를 많이 답변한 이들은, 영재 선발 시 심층면접에서 다룰 가장 중요한 영역으로 인성을 꼽았다. 또한 교육의 가장 기본 덕목이자 사회적 공헌을 위해 인성면접은 꼭 필요하다고 인식했으며, 인성면접에서 다룰 하위 요소로는 협동, 배려, 양보의 순으로 꼽았다. 교사관찰추천제의 심층면접에서 사실상 학생 개개인의 역량을 다각도로 평가하고 있는지를 점검하고, 특히 간과되고 있는 인성 영역의 평가가 타당성을 지닌 문항 개발과 캠프나 토론 토의 등의 깊이 있는 관찰로 보완될 필요성을 또한 살폈다. 이러한 현장의 목소리를 반영하여 교사관찰추천제의 보다 세밀하고도 정교한 진행을 위해 심층면접을, 그중에서도 인성면접을 보완해야 할 것이다. 더불어 이미 선발된 영재들의 인성교육과, 탁월한 영재이지만 인성이 부족한 학생의 경우는 어떻게 지도할 지에 대한 고민도 함께 지속적으로 연구하고 시행할 필요성이 부각된다.
소셜 네트워크를 비롯해 다양한 소셜 미디어 서비스들에서 대량의 멀티미디어 콘텐츠들이 공유되고 있다. 소셜 네트워크에는 사용자의 현재 상황과 관심사가 드러나기 때문에 이러한 특징들을 추천시스템에 적용한다면 만족도가 높은 개인화된 추천이 가능할 것이다. 또한 음악을 감정에 따라 분류하고 사용자의 소셜 네트워크를 분석해 사용자가 최근 느끼고 있는 감정이나 현재 상황에 대해 분석한 정보를 이용한다면 사용자의 음악을 추천할 때에 유용할 것이다. 본 논문에서는 음악을 분류하기 위한 감정 모델을 만들고, 감정모델에 따라 음악을 분류하여 소셜 네트워크에 나타나는 사용자의 현재 감정 상태를 추출하여 음악추천을 하는 방법을 제안하고 실험을 통해 제안한 방법의 유효성을 검증한다.
인터넷을 이용하는 패션/코디 쇼핑몰은 그 시장이 매년 큰 폭으로 증가하고 있다. 하지만 대부분의 쇼핑몰들은 아직도 카테고리에 의한 상품 분류를 제외하면 특정한 의류를 찾을 수 있는 기능이 포함되어 있지 않아 사용자들이 불편을 겪고 있다. 본 연구에서는 여성복의 패션 코디네이션 시스템 구축 시 내용 기반의 방식 중 휴리스틱 기반 방식으로 시스템을 구축하기 위해 여성복의 특성을 가장 잘 나타낼 수 있는 속성들을 상속관계로 정의하고, 상품 관리자가 속성 값을 입력할 수 있도록 하였으며 가장 유사한 의류를 추천하기위한 방법을 소개하고 분석하였다.
온톨로지를 사용하여 웹 서비스 검색 기능을 향상시키려는 연구가 진행되고 있다. 그 중 DAML, DAML+OIL를 이용하여 UDDI를 검색하는 방안이 제안되었다. 하지만 이 방식은 UDDI 검색에 적합한 연산자들을 사용해야 하는 불편함과 그에 따른 온톨로지를 정의해 주어야 하는 번거로움이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 정보검색 및 의미적인 추천을 위한 N-Triple 처리, 핵심 Triple 추출을 위한 필터링, Triple 통합, Triple간 의미적 연결, Triple 탐색 기법을 제시하고 더 나아가 제시된 기법으로 시스템을 설계하고 구현한다. 끝으로 가상의 시맨틱 웹 환경에서 제안된 시스템을 실험하여 본 논문의 유용성을 입증한다.
최근 스마트폰 또는 타블렛 PC와 같은 스마트기기가 정보의 창구 역할을 하게 되면서 다수의 사용자가 웹포털을 통해 웹 뉴스를 소비하는 것이 더욱 중요해졌다. 하지만 인터넷 상에 생성되는 뉴스의 양을 사용자들이 따라가기 힘들며 중복되고 반복되는 폭발하는 뉴스 기사에 오히려 혼란을 야기 시킬 수도 있다. 본 논문에서는 뉴스 포털에서 사용자의 질의로부터 검색된 뉴스후보들 중 KoBART 기반의 문서요약 기술을 활용한 뉴스 추천 시스템을 제안한다. 실험을 통해서 새롭게 수집된 뉴스 데이터를 기반으로 학습한 KoBART의 성능이 사전훈련보다 더욱 우수한 결과를 보여주었으며 KoBART로부터 생성된 요약문을 환용하여 사용자에게 효과적으로 뉴스를 추천하였다.
일반적으로 혼합 추천 시스템(hybrid recommender system)이란 협업적 여과 방법(collaborative filtering)을 다른 기술들과 결합하여 사용하여 사용자가 원하는 정보를 손쉽게 찾을 수 있도록 도와주는 시스템이다. 협업적 여과 방법과 결합된 혼합 시스템은 대체로 내용이 유사한 아이템들이 추천 되어 전반적인 아이템 추천 성능 및 새로이 추가된 아이템에 대한 추천의 질이 떨어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 다양성(diversity)을 고려한 새로운 혼합 추천 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 첫 번째 단계로 협업적 여과 방법으로부터 추천된 아이템들 간의 비유사도를 측정한다. 두 번째 단계로는 첫 번째 단계에선 추천된 비유사도가 높은 아이템들을 내용 기반의 여과 방법(content-based filtering)에 적용하여 새로운 아이템에 대한 추천 성능을 향상 시킨다. 제안된 방법의 성능 평가를 위해 movielens 데이터를 이용하여 기존의 내용기반 추천 시스템 및 단순 혼합 시스템과 비교 평가하였다. 실험 결과 제안된 방법이 내용기반 추천 시스템 및 단순 혼합시스템보다 높은 추천 성능을 보였다.
4차 산업 혁명 시대의 도래에 따라 직업 환경의 변화가 가속화되고 있으며, 이와 함께 교육의 패러다임이 자유학기제와 고교학점제에 바탕을 둔 진로교육을 중심으로 변화하고 있다. 하지만, 학생들의 자율적인 진로 탐색을 지향하는 자유학기제 및 고교학점제의 정책적 목표와 달리, 진로교육 콘텐츠의 개발과 이용에 있어 교사 및 학생들의 한계가 존재하고, 이를 뒷받침할 에듀테크 기술 연구 역시 상대적으로 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는, 교육 현장에서의 진로교육 실태를 바탕으로, 에듀테크 기술이 교과연계 진로교육과 관련해 갖춰야 할 요구조건을 세 가지로 정의하였다. 다음으로 데이터 기반 인공지능 기술을 통해, 진로탐색용 탐구주제와 고교 과목, 그리고 대학에서 수학 가능한 전공을 아우를 수 있는 데이터 시스템 및 인공지능 추천 모델을 제안하였다. 마지막으로 실험을 통해, 셋 인코딩-디코딩 기반 인공지능 추천 모델이 진로교육 콘텐츠 추천에서 만족할 만한 성능을 보이는 것을 확인하였고, 교육 현장에서의 실제 적용 결과 또한 만족스럽다는 것을 확인하였다.
다양한 UCC를 제작하기 위해서는 UCC 소비자들을 위한 추천 서비스와는 차별화된 UCC 제작자의 저작권과 제작 목적 등을 고려한 추천서비스가 필요하다. 본 논문에서 설계되어진 추천 시스템은, UCC 제작자의 UCC 뷰 히스토리와 제작 목록 등을 기반으로, UCC 제작자가 활용한 UCC와 유사도가 높은 UCC를 맞춤형으로 추천하여 제작할 때 사용가능 하도록 한다. 추천 시스템은 크게 선호태그 기반 필터링, 선호 UCC를 제작할 때 사용한 UCC 필터링, 피어슨 공식을 이용한 추천 UCC 생성과정으로 나눠진다. 본 논문의 추천시스템은 UCC를 제작할 때 활용한 UCC들의 정보가 필요하다. 이를 위해 기존의 메타데이터에 UCC를 제작할 때 활용한 UCC의 정보를 기재할 수 있도록 레퍼런스(Reference) 요소를 추가하였다. 본 논문에서 제안하는 추천시스템을 활용한다면, UCC 제작에 있어 보다 효율적이고 편이성 높은 제작자 맞춤형 UCC 추천 서비스를 제공할 수 있을 것이다.
환경영향평가 사후관리는 환경영향평가 제도의 완성과 발전에 있어 필수적으로 요구되는 단계이다. 근자에 환경영향평가 제도가 안정기에 들면서 제도의 내실 있는 성장을 위한 환경영향평가 사후관리의 내실화 및 활성화에 대한 요구가 높아졌다. 최근까지도 다양한 환경영향평가 사후관리 개선방안이 제시되어 온 것은 사실이다. 그러나 실제 정책에 적용되기 위해서는 일정 수준의 선행준비가 필요하고 이러한 대내 외적인 여건 마련 부족 그리고 현실적 상황과 제안사항 사이의 간극으로 인해 실제 제도개선에의 적용에는 어려움이 있었다. 이에 본 논문에서는 환경영향평가 사후관리의 발전방향을 설정하고 단계별 실천전략을 제안하고자 한다. 이를 위하여 국내 제도의 현황을 다각도에서 분석하여 문제점을 도출하고 국외 동향과의 비교를 통해 우리나라 제도의 현 상황을 파악하였다. 최종적으로 연구결과를 종합하여 우리나라 환경영향평가 사후관리가 수행해야 하는 주요 기능 및 발전 방향과 최종 목표를 설정하고 최종 목표에 연착륙하기 위한 단계별 실천전략을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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